吴恩达2022机器学习专项课程(一) 5.1 多元特征回归-笔记

时间:2024-04-05 12:05:21

1.多元特征回归

从单一的输入特征(如房子的大小)扩展到多个输入特征(如卧室数量、楼层、房龄)。在这里插入图片描述

2.多元特征的符号

  • 右下角j:第几列输入特征。
    在这里插入图片描述

  • n:表示输入特征的数量。例如图片里有4种输入特征,因此n=4。在这里插入图片描述

  • x的向量:表示第i个训练样本的所有特征。例如i=2,训练样本为[1416,3,2,40]。在这里插入图片描述

  • i表示第几行,j表示第几列:表示获取某个单独的训练样本i。在这里插入图片描述

3.多元特征回归的函数

每增加一个输入特征x,就对应增加一个权重参数w。
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4.函数简化

使用点积法。数学概念称为点积法,python中可以使用NumPy库向量化操作。两个向量(数组)对应位置的元素相乘,然后将所有乘积相加起来。
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